pandas pivot_table() 按日期分多列数据的方法

如下所示：

date 20170307 20170308
iphone4 2 0
iphone5 2 1
iphone6 0 1

先生成DF数据。

>>> df = pd.DataFrame.from_dict([['ip4','20170307',1],['ip4','20170307',1],['ip5','20170307',1],['ip5','20170307',1],['ip6','20170308',1],['ip5','20170308',1]])

>>> df.columns=['type','date','num']

>>>df

 type   date num
0 ip4 20170307  1
1 ip4 20170307  1
2 ip5 20170307  1
3 ip5 20170307  1
4 ip6 20170308  1
5 ip5 20170308  1
>>> pd.pivot_table(df,values='num',rows=['type'],cols=['date'],aggfunc=np.sum).fillna(0)

操作一下就是实现结果。

注：这个函数的参数形式在0.13.x版本里有效，其他版本请参考相应文档。

从0.14.0开始，参数形式升级成pd.pivot_table(df,values='num',index=['type'],columns=['date'],aggfunc=np.sum).fillna(0)

以上这篇pandas pivot_table() 按日期分多列数据的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • pandas 获取季度,月度,年度首尾日期的方法

    可实现类似于sql中的dateadd.datesub的功能 两种获取日期的方式 z=datetime.datetime(2016,12,5) z=datetime.datetime.strptime('20150112','%Y%m%d') for x in ['01','02','03','04','05','06','07','08','09','10','11','12']: d='2015'+x+'12' z=datetime.datetime.strptime(d,'%Y%m%d')#

  • 对pandas处理json数据的方法详解

    今天展示一个利用pandas将json数据导入excel例子,主要利用的是pandas里的read_json函数将json数据转化为dataframe. 先拿出我要处理的json字符串: strtext='[{"ttery":"min","issue":"20130801-3391","code":"8,4,5,2,9","code1":"297734529

  • pandas数据处理基础之筛选指定行或者指定列的数据

    pandas主要的两个数据结构是:series(相当于一行或一列数据机构)和DataFrame(相当于多行多列的一个表格数据机构). 本文为了方便理解会与excel或者sql操作行或列来进行联想类比 1.重新索引:reindex和ix 上一篇中介绍过数据读取后默认的行索引是0,1,2,3...这样的顺序号.列索引相当于字段名(即第一行数据),这里重新索引意思就是可以将默认的索引重新修改成自己想要的样子. 1.1 Series 比方说:data=Series([4,5,6],index=['a',

  • python pandas 时间日期的处理实现

    摘要在上一篇文章,时间日期处理的入门里面,我们简单介绍了一下载pandas里对时间日期的简单操作.下面将补充一些常用方法. 时间日期的比较 假设我们有数据集df如下 在对时间日期进行比较之前,要先转一下格式. 转格式的时候用 import pandas as pd pd.to_datetime() 我们需要先对df中的date这一列转为时间格式. df['date']=pd.to_datetime(df['date']) 转完后,我们可以输出数据集的数据类型来看看. print df.info(

  • pandas 对日期类型数据的处理方法详解

    pandas 对日期类型数据的处理方法详解

    pandas 的日期/时间类型有如下几种: Concept Scalar Class Array Class pandas Data Type Primary Creation Method Date times Timestamp DatetimeIndex datetime64[ns] or datetime64[ns, tz] to_datetime or date_range Time deltas Timedelta TimedeltaIndex timedelta64[ns] to_

  • python+pandas+时间、日期以及时间序列处理方法

    先简单的了解下日期和时间数据类型及工具 python标准库包含于日期(date)和时间(time)数据的数据类型,datetime.time以及calendar模块会被经常用到. datetime以毫秒形式存储日期和时间,datetime.timedelta表示两个datetime对象之间的时间差. 给datetime对象加上或减去一个或多个timedelta,会产生一个新的对象 from datetime import datetime from datetime import timedel

  • 在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍

    在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍

    在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章<别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大>指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择.这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境         CPU:3.5 GHz Intel Core i7         内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz         硬

  • pandas 快速处理 date_time 日期格式方法

    当数据很多,且日期格式不标准时的时候,如果pandas.to_datetime 函数使用不当,会使得处理时间变得很长,提升速度的关键在于format的使用.下面举例进行说明: 示例数据: date 格式:02.01.2013 即 日.月.年 数据量:3000000 transcation.head() --------------------------------------------- date date_block_num shop_id item_id item_price item_

  • pandas pivot_table() 按日期分多列数据的方法

    如下所示: date 20170307 20170308 iphone4 2 0 iphone5 2 1 iphone6 0 1 先生成DF数据. >>> df = pd.DataFrame.from_dict([['ip4','20170307',1],['ip4','20170307',1],['ip5','20170307',1],['ip5','20170307',1],['ip6','20170308',1],['ip5','20170308',1]]) >>>

  • pandas 使用apply同时处理两列数据的方法

    多的不说,看了代码就懂了! df = pd.DataFrame ({'a' : np.random.randn(6), 'b' : ['foo', 'bar'] * 3, 'c' : np.random.randn(6)}) def my_test(a, b): return a + b df['Value'] = df.apply(lambda row: my_test(row['a'], row['c']), axis=1) print df 以上这篇pandas 使用apply同时处理两列

  • Yii遍历行下每列数据的方法

    Yii遍历行下每列数据的方法

    本文实例讲述了Yii遍历行下每列数据的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 效果图如下: 控制器(1种): //显示列表 public function actionList() { //实例化对象 $model= new Qiu(); $country = \Yii::$app->db; //查询数据 $data = $country->createCommand("select * from qiu join region on qiu.region_id=region.reg

  • python pandas消除空值和空格以及 Nan数据替换方法

    在人工采集数据时,经常有可能把空值和空格混在一起,一般也注意不到在本来为空的单元格里加入了空格.这就给做数据处理的人带来了麻烦,因为空值和空格都是代表的无数据,而pandas中Series的方法notnull()会把有空格的数据也纳入进来,这样就不能完整地得到我们想要的数据了,这里给出一个简单的方法处理该问题. 方法1: 既然我们认为空值和空格都代表无数据,那么可以先得到这两种情况下的布尔数组. 这里,我们的DataFrame类型的数据集为df,其中有一个变量VIN,那么取得空值和空格的布尔数组

  • Python pandas删除指定行/列数据的方法实例

    Python pandas删除指定行/列数据的方法实例

    目录 1.滤除缺失数据dropna() 1)滤除含有NaN值的所有行 2)滤除含有NaN值的所有列 3)滤除元素都是NaN值的行 4)滤除元素都是NaN值的列 5)滤除指定列中含有缺失的行 2.删除重复值 drop_duplicates() 1)keep=“first” 2)keep=“last” 3)keep=False 4)删除指定列中重复项对应的行 3.根据指定条件删除行列drop() 1).删除指定列 2).删除指定行 总结 1.滤除缺失数据dropna() import pandas

  • pandas删除某行或某列数据的实现示例

    pandas删除某行或某列数据的实现示例

    目录 1.drop()函数 2.del函数 首先,创建一个DataFrame格式数据作为举例数据. # 创建一个DataFrame格式数据 data = {'a': ['a0', 'a1', 'a2'], 'b': ['b0', 'b1', 'b2'], 'c': [i for i in range(3)], 'd': 4} df = pd.DataFrame(data) print('举例数据情况:\n', df) 注:DataFrame是最常用的pandas对象,使用pandas读取数据文件

  • pandas 选取行和列数据的方法详解

    pandas 选取行和列数据的方法详解

    前言 本文介绍在 pandas 中如何读取数据行列的方法.数据由行和列组成,在数据库中,一般行被称作记录 (record),列被称作字段 (field).回顾一下我们对记录和字段的获取方式:一般情况下,字段根据名称获取,记录根据筛选条件获取.比如获取 student_id 和 studnent_name 两个字段:记录筛选,比如 sales_amount 大于 10000 的所有记录.对于熟悉 SQL 语句的人来说,就是下面的语句: select student_id, student_name

  • pandas按若干个列的组合条件筛选数据的方法

    还是用图说话 A文件: 比如,我想筛选出"设计井别"."投产井别"."目前井别"三列数据都为11的数据,结果如下: 当然,这里的筛选条件可以根据用户需要自由调整,代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Nov 29 10:46:31 2017 @author: wq """ import pandas as pd #input.c

  • pandas数据框,统计某列数据对应的个数方法

    现在要解决的问题如下: 我们有一个数据的表 第7列有许多数字,并且是用逗号分隔的,数字又有一个对应的关系: 我们要得到第7列对应关系的统计,就是每一行的第7列a有多少个,b有多少个 好了,我给的解决方法如下: #!/bin/python #-*-coding:UTF-8-*- import pandas as pd import numpy as np dfidspec = pd.read_table("one.txt")#这个是对应关系的文件 dfmgs = pd.read_tabl

  • pandas 取出表中一列数据所有的值并转换为array类型的方法

    如下所示: # -*-coding: utf-8 -*- import pandas as pd #读取csv文件 df=pd.read_csv('A_2+20+DoW+VC.csv') #求'ave_time'的平均值 aveTime=df['ave_time'].mean() #把ave_time这列的缺失值进进行填充,填充的方法是按这一列的平均值进行填充 df2=df.fillna(aveTime) #取表中的第3列的所有值 col=df2.iloc[:,2] #取表中的第3列的所有值 a

随机推荐